from numpy import *
import numpy as np
# NumPy Ndarray 对象
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ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。
ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。
1、ndarray 内部内容组成
一个指向数据（内存或内存映射文件中的一块数据）的指针。
数据类型或 dtype，描述在数组中的固定大小值的格子。
一个表示数组形状（shape）的元组，表示各维度大小的元组。
一个跨度元组（stride），其中的整数指的是为了前进到当前维度下一个元素需要”跨过”的字节数。
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# 创建 ndarray numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)
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object	数组或嵌套的数列
dtype	数组元素的数据类型，可选
copy	对象是否需要复制，可选
order	创建数组的样式，C为行方向，F为列方向，A为任意方向（默认）
subok	默认返回一个与基类类型一致的数组
ndmin	指定生成数组的最小维度
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# print(eye(4))

# 运用实例
# a = np.array([1,2,3])
# print (a)
# 一个大于 1 维的数组
# a = np.array([[1,  2],  [3,  4]])
# print (a)
# 使用最小维度参数指定维度
# a = np.array([1,  2,  3,4,5], ndmin =  2)
# print (a)
# 使用 dtype 参数指定数组元素的数据类型
# a = np.array([1,  2,  3], dtype = complex)
# print (a)


# NumPy 数据类型
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NumPy 常用数据类型  为了区别于 Python 原生的数据类型，bool、int、float、complex、str 等类型名称末尾都加了 _
名称	描述
bool_	布尔型数据类型（True 或者 False）
int_	默认的整数类型（类似于 C 语言中的 long，int32 或 int64）
intc	与 C 的 int 类型一样，一般是 int32 或 int 64
intp	用于索引的整数类型（类似于 C 的 ssize_t，一般情况下仍然是 int32 或 int64）
int8	字节（-128 to 127）
int16	整数（-32768 to 32767）
int32	整数（-2147483648 to 2147483647）
int64	整数（-9223372036854775808 to 9223372036854775807）
uint8	无符号整数（0 to 255）
uint16	无符号整数（0 to 65535）
uint32	无符号整数（0 to 4294967295）
uint64	无符号整数（0 to 18446744073709551615）
float_	float64 类型的简写
float16	半精度浮点数，包括：1 个符号位，5 个指数位，10 个尾数位
float32	单精度浮点数，包括：1 个符号位，8 个指数位，23 个尾数位
float64	双精度浮点数，包括：1 个符号位，11 个指数位，52 个尾数位
complex_	complex128 类型的简写，即 128 位复数
complex64	复数，表示双 32 位浮点数（实数部分和虚数部分）
complex128	复数，表示双 64 位浮点数（实数部分和虚数部分）
另外 numpy 的数值类型实际上是 dtype 对象的实例，并对应唯一的字符，包括 np.bool_，np.int32，np.float32，等等

数据类型对象是用来描述与数组对应的内存区域如何使用，这依赖如下几个方面：

数据的类型（整数，浮点数或者 Python 对象）
数据的大小（例如， 整数使用多少个字节存储）
数据的字节顺序（小端法或大端法）
在结构化类型的情况下，字段的名称、每个字段的数据类型和每个字段所取的内存块的部分
如果数据类型是子数组，它的形状和数据类型
字节顺序是通过对数据类型预先设定”<”或”>”来决定的。”<”意味着小端法(最小值存储在最小的地址，即低位组放在最前面)。”>”意味着大端法(最重要的字节存储在最小的地址，
即高位组放在最前面)
dtype 对象是使用以下语法构造的：

numpy.dtype(object, align, copy)
object - 要转换为的数据类型对象
align - 如果为 true，填充字段使其类似 C 的结构体。
copy - 复制 dtype 对象 ，如果为 false，则是对内置数据类型对象的引用
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# 使用标量类型
# da = np.array([1, 2, 3])
# print(da.dtype)

# int8, int16, int32, int64 四种数据类型可以使用字符串 'i1', 'i2','i4','i8' 代替
# dt = np.dtype('i4')
# print(dt)

# 结构化数据类型的运用
# da = np.dtype(np.int64)
# print(da)
# 创建
# dt = np.dtype([('age',np.int8)])
# print(dt)

# 将结构化数据类型应用于ndarray 对象
# dt = np.dtype([('age',np.int8)])
# a = np.array([(10,),(20,),(30,)], dtype = dt)
# print(a)

# 类型字段名可以用于存取实际的 age 列
# dt = np.dtype([('age',np.int8)])
# a = np.array([(10,),(20,),(30,)], dtype = dt)
# print(a['age'])

# 实例2：定义一个结构化数据类型 student，包含字符串字段 name，整数字段 age，及浮点字段 marks，并将这个 dtype 应用到 ndarray 对象
# 创建数组
# student = np.dtype([('name','S20'), ('age', 'i1'), ('marks', 'f4')])
# print(student)

# 将数组应用与ndarray对象
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内建类型的字符代码如下：
字符	对应类型
b	布尔型
i	(有符号) 整型
u	无符号整型 integer
f	浮点型
c	复数浮点型
m	timedelta（时间间隔）
M	datetime（日期时间）
O	(Python) 对象
S, a	(byte-)字符串
U	Unicode
V	原始数据 (void)
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# student = np.dtype([('name','S20'), ('age', 'i1'), ('marks', 'f4')])
# a = np.array([('abc', 21, 50),('xyz', 18, 75)], dtype = student)
# print(a)

# NumPy 数据类型转换
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numpy 数据类型转换需要调用方法 astype()，不能直接修改 dtype。
调用 astype 返回数据类型修改后的数据，但是源数据的类型不会变，需要进一步对源数据的赋值操作才能改变。
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da = np.array([1.2,1.1,1.0])
# 输出 da 的数据类型
# print(da.dtype)
# 转换 da 的数据类型
# print(da.astype(np.int32))
# 重新查看数据类型,发现数据类型还未改变
# print(da.dtype)
# 重新进行赋值操作
# da = da.astype(np.int32)
# print(da.dtype)
# print(da)

# 复数
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我们把形如 z=a+bi（a, b均为实数）的数称为复数，其中 a 称为实部，b 称为虚部，i 称为虚数单位。

当虚部 b=0 时，复数 z 是实数；
当虚部 b!=0 时，复数 z 是虚数；
当虚部 b!=0，且实部 a=0 时，复数 z 是纯虚数。
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a = np.array([1,  2,  3], dtype = complex)
print (a)